package com.doit.doit47;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
/*
kafka能不能做到精准一次性消费呢？？？
对于kafka中的数据之消费一次，就叫精准一次性消费

消费的语义：
至多一次  at most once   0次或者1次    漏读数据       业务逻辑的处理 和 偏移量的提交
至少一次  at least once  1次或者多次   重复消费数据   重复好一点 至少不会丢==》 如果数据重复，我可以做去重


精准一次  exactly once   只消费1次     只消费一次
 */

//将kafka中的数据写入到mysql中
public class _01_kafka2mysql {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.读取kafka中的数据
        //设置properties文件
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,MyKafkaConfig.CONSUMER_HOST_NAME);
        props.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,MyKafkaConfig.GROUP_ID);
        //选择配置的
        props.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");
//        props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"10000");
        //1.代码中有没有设置过从哪里开始读
        //2.再看__consumer_offsets这个topic中有没有记录
        //3.再去看AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG 是earliest 还是latest
        props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");

        // 创建kafka消费者的对象
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

        //获取mysql的jdbc连接对象
        Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test01", "root", "123456");
        //获取预编译pps对象
        PreparedStatement pps = conn.prepareStatement("insert into user_info values(?,?,?,?)");

        //订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("userinfo"));
        while (true){

            //拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(Duration.ofMillis(Long.MAX_VALUE));


            for (ConsumerRecord<String, String> record : poll) {
                /**
                 * 把数据拉过来要干的事情
                 */
                //1,zss,18,male
                String value = record.value();
                String topic = record.topic();
                int partition = record.partition();
                long offset = record.offset();
                System.out.println(value);
                //提交偏移量的api
//                consumer.commitSync();
                //2.将读取的kafka中的数据写入到mysql中
                //设置值
/*                String[] arr = value.split(",");
                pps.setInt(1,Integer.parseInt(arr[0]));
                pps.setString(2,arr[1]);
                pps.setInt(3,Integer.parseInt(arr[2]));
                pps.setString(4,arr[3]);
                //执行
                pps.execute();*/
            }



            if (true){
                throw new Exception("自己造的");
            }
            Thread.sleep(5000);
            consumer.commitAsync();






        }


    }
}
